Hyppää sisältöön

Koulutus

Master Data Management – tunnista ja hallitse ydintieto

Ydintiedot kuntoon. Tekoälystä enemmän irti. Ota MDM haltuun käytännössä ja opi hyödyntämään tekoälyä määrittelytyön tehokkaana työparina.

Ajankohta

30.11.–1.12.2026

hybrid

Keilaranta 1 Business Park, Espoo

Ajankohta

30.11.–1.12.2026

hybrid

Keilaranta 1 Business Park, Espoo

Ohjelma
Osta liput

Huono data ei muutu hyväksi päätökseksi – edes tekoälyllä.

Master Data Management (MDM) on toimivan liiketoiminnan, luotettavan raportoinnin, automaation ja tekoälyn perusta. Tässä koulutuksessa opit, mitä onnistuneessa MDM-hankkeessa pitää määritellä ja miten ydintiedot, tietomallit, vastuut, Data Governance sekä järjestelmä- ja integraatioarkkitehtuuri muodostavat toimivan kokonaisuuden.

Saat käytännönläheisen etenemismallin MDM-työhön ja näet konkreettisesti, miten tekoäly voi nopeuttaa määrittelyä liiketoimintavaatimuksista tietomalleihin ja järjestelmävaatimuksiin.

Opit hyödyntämään tekoälyä asiantuntijan työparina – laadusta ja ihmisen päätösvastuusta tinkimättä.

Kenelle koulutus on suunnattu?

Koulutus sopii sinulle, jos työskentelet liiketoiminnan kehittämisen, tiedonhallinnan, data- tai kokonaisarkkitehtuurin, IT, järjestelmien, analytiikan tai raportoinnin parissa ja haluat saada organisaatiosi ydintiedot paremmin hallintaan.

Erityisen ajankohtainen koulutus on organisaatioille, jotka käynnistävät MDM-hanketta, uudistavat järjestelmäarkkitehtuuriaan, kehittävät data-alustoja tai haluavat luoda kestävän tietopohjan tekoälyn ja automaation hyödyntämiselle. Teknistä tai ohjelmistokehityksen taustaa et tarvitse.

Lisätietoja osallistujalle

Koulutus ei edellytä ennakko-osaamista Master Data Managementista, tekoälystä tai ohjelmistokehityksestä. Perusymmärrys oman organisaation datasta, järjestelmistä, prosesseista tai kehityshankkeista auttaa kuitenkin yhdistämään koulutuksen sisällöt omaan työhön. 

Koulutuksessa ei rakenneta omaa tekoälysovellusta. Tekoälyn hyödyntäminen käydään sen sijaan läpi havainnollisesti ja konkreettisten esimerkkien kautta. Tavoitteena on, että osallistuja ymmärtää, miten tällainen ratkaisu voi toimia MDM-määrittelytyön tukena ja mitä sen hyödyntäminen edellyttää ihmiseltä, organisaatiolta ja määrittelyprosessilta. 

Koulutusta varten ei tarvitse asentaa erillisiä ohjelmistoja. Osallistujat voivat halutessaan ottaa mukaan oman organisaationsa esimerkkejä ydintietoihin, järjestelmäkokonaisuuksiin, datan laatuun tai MDM-haasteisiin liittyen. Koulutuksessa tehtävät harjoitukset ja demot voidaan käsitellä yleisellä tasolla ilman luottamuksellisten tietojen jakamista. 

Osta liput

SAAT

MDM-kokonaisuuden haltuun.

VIET

MDM-hanketta eteenpäin suunnitelmallisesti.

OPIT

valjastamaan tekoälyn MDM-työn tueksi.

TUNNISTAT

missä tekoäly auttaa – ja missä tarvitaan ihmistä.

Missiona maailman osaavin kansa – luvassa huipputason sisältöä, joka täytyy itse kokea.
Download
    • Päivä 1

      Master Data Managementin perusta ja liiketoiminnallinen merkitys

      add_2 close
      • Mitä Master Data on ja miksi se ratkaisee enemmän kuin yksittäinen järjestelmä: Käydään läpi Master Datan peruskäsitteet, tyypillisimmät ydintietoalueet ja niiden suhde liiketoimintaprosesseihin, raportointiin, järjestelmiin, integraatioihin, analytiikkaan ja tekoälyyn.
      • Miten Master Data näkyy liiketoiminnassa: Tarkastellaan käytännön esimerkkien avulla, millaista hyötyä Master Data tuottaa toiminnalle sekä miten puutteelliset ydintiedot aiheuttavat tehottomuutta, virheitä, päällekkäistä työtä, epäluotettavaa raportointia, asiakaskokemuksen ongelmia ja järjestelmähankkeiden riskejä. 
      • Miksi MDM on tekoälyn perusta: Käsitellään, miksi laadukas ja hyvin määritelty Master Data on edellytys tekoälyn ja automaation skaalaamiselle laajempaan tuotantokäyttöön. 
      • Harjoitus – Oman organisaation kriittiset Master Data -alueet: Osallistujat nimeävät oman organisaationsa kannalta tärkeimmät ydintietoalueet ja arvioivat, missä Master Datan hyödyt ja ongelmat näkyvät käytännössä. 

      Tauko

      MDM-hankkeen määrittelyvaihe: mitä pitää saada aikaan?

      add_2 close
      • MDM-hankkeen keskeiset määrittelytuotokset: Käydään läpi, mitä MDM-hankkeessa tulee määritellä: Liiketoimintavaatimukset, käyttötapaukset, tietokäsitteet, tietomallit, elinkaariprosessit, vastuut, järjestelmät, integraatiot ja tarvittavat järjestelmätoiminnallisuudet. 
      • Liiketoiminnan tarpeet määrittelyn lähtökohtana: Opitaan, miten MDM-työ sidotaan liiketoiminnan tavoitteisiin ja niistä johdettuihin konkreettisiin käyttötapauksiin, kuten asiakkuuden hallintaan, tuotetiedon hallintaan, raportointiin, sääntelyyn, järjestelmäuudistukseen tai prosessiautomaatioon. 
      • Parhaat käytännöt määrittelytyön jäsentämiseen: Kouluttaja esittelee hankekokemukseen perustuvan etenemismallin, jonka avulla määrittelytyö pysyy hallittavana ja tuotokset palvelevat sekä liiketoimintaa että IT-toteutusta. 
      • MDM-hankkeen rajaus ja vaiheistus: Käsitellään, miten MDM-hanke kannattaa rajata ensimmäisiin käyttötapauksiin, ydintietoalueisiin ja toteutuskelpoisiin vaiheisiin, jotta kokonaisuus ei kasva liian laajaksi. 
      • Demo – Tekoälyavusteinen määrittelytyö käytännössä: Näytetään, miten tekoälyä voidaan hyödyntää ensimmäisten MDM-määrittelytuotosten muodostamisessa annettujen liiketoimintasyötteiden perusteella. Demo avataan niin, että myös ei-tekninen osallistuja ymmärtää peruslogiikan: Mitä syötetään, mitä tekoäly tuottaa ja miten asiantuntija arvioi tuotosta.

      Lounastauko

      Käsitteet, tietomallit ja datastandardit MDM:n ytimenä

      add_2 close
      • Miten ydintiedot kuvataan ymmärrettävästi: Käsitellään käsitemallien, sanastojen ja tietomallien roolia MDM-työssä. Opitaan erottamaan konseptuaalinen, looginen ja fyysinen tietomalli sekä niiden käyttötarkoitukset. 
      • Entiteetit, attribuutit, relaatiot ja säännöt: Käydään läpi, mistä Master Data käytännössä muodostuu ja miten tietojen rakenteet, suhteet, tunnisteet, pakollisuudet, validointisäännöt ja laatuvaatimukset kuvataan. 
      • Datastandardit ja yhteinen kieli organisaation läpi: Tarkastellaan, miten yhteiset määritelmät, tietomallit ja datastandardit dokumentoidaan ja miten se vähentää tulkintaeroja, tekee tiedosta ihmiselle ja tekoälylle ymmärrettävää sekä edistää järjestelmä- ja prosessikehitystä. Käydään läpi erilaisia työkaluja dokumentoida ja kuvata tietoa. 
      • Esimerkki – Tietomallien muodostaminen tekoälyn avulla: Näytetään, miten tekoälyä voidaan hyödyntää aiempien määrittelytuotosten pohjalta käsitteiden ja tietomallien luonnostelussa. 

      Kahvitauko

      Tiedon elinkaari, prosessit ja vastuut

      add_2 close
      • Master Datan elinkaari luomisesta poistoon: Käydään läpi tiedon elinkaaren vaiheet – Luonti, ylläpito ja rikastaminen, hyödyntäminen, arkistointi ja poisto sekä laadun varmistaminen ja poikkeusten käsittely osana elinkaarta. 
      • Kuka vastaa mistäkin tiedon elinkaaren vaiheessa: Opitaan määrittelemään erilaiset roolit ja vastuut tiedon tuottamiseen ja ylläpitoon sekä laadun varmistamiseen. 
      • Järjestelmät mukana elinkaaressa: Käsitellään, miten tunnistetaan elinkaaren eri vaiheissa käytettävät järjestelmät. 
      • Esimerkki – Elinkaariprosessin ja vastuumallin muodostaminen tekoälyn avulla: Näytetään, miten tekoälyä voidaan hyödyntää tiedon elinkaaren vastuiden luonnostelussa. 
      • Harjoitus – Datavastuut elinkaaren läpi: Osallistujat määrittelevät esimerkkitiedolle elinkaaren vaiheet ja vastuu. 

      Yhteenveto päivästä

      add_2 close
      • Mitä ensimmäisen päivän aikana opittiin: Kerrataan MDM:n peruskäsitteet, määrittelyvaiheen tuotokset, selkeiden vaatimusten merkitys, tietomallien rooli sekä elinkaaren ja vastuiden määrittely. 
      • Miten päivän sisällöt liittyvät toisiinsa: Kootaan yhteen, miten liiketoimintavaatimuksista ja käyttötapauksista edetään tietomalleihin, prosesseihin ja vastuihin. 

      Huomiseen! Ensimmäinen koulutuspäivä päättyy
    • Päivä 2

      Data Governance MDM:n onnistumisen edellytyksenä

      add_2 close
      • Miksi MDM ei onnistu ilman hallintamallia: Käsitellään Data Governancen roolia MDM-hankkeessa. Tarkastellaan, miksi pelkkä tekninen toteutus ei riitä, jos päätöksenteko, omistajuus ja vastuut jäävät epäselviksi. 
      • Governance-mallin arkkityyppi: Esitellään Data Governance -mallin tyypillinen rakenne sekä siihen liittyvät roolit ja ohjausrakenteet. Tutustutaan todellisen elämän esimerkkiin johtavasta organisaatiosta. 
      • Governance-roolit, vastuut ja päätöksentekomallit: Käydään läpi tyypilliset Data Governance -roolit, kuten tiedon omistaja, tietovastuulliset, tiedon tuottaja, järjestelmäomistaja sekä erilaiset hallintamallin ohjaus- ja työryhmät. Opitaan, kuka päättää datan laatutavoitteista, kuka seuraa laatua ja miten poikkeamiin reagoidaan. 
      • Master Data Governance käytännössä – Miten malli saadaan toimimaan? Opitaan, miten hallintamalli jalkautetaan osaksi arkea, kehityshankkeita ja järjestelmämuutoksia 
      • Harjoitus – Hallintamallin keskeiset roolit ja päätöksentekotarpeet: Osallistujat tunnistavat oman organisaation Master Datan hallinnan tueksi tarvittavat Governance-roolit, vastuut ja päätöksentekorakenteet. 

      Tauko

      Järjestelmä- ja integraatioarkkitehtuuri MDM-ratkaisun taustalla

      add_2 close
      • MDM osana kokonaisarkkitehtuuria: Käydään läpi, miten MDM liittyy arkkitehtuurin eri osa-alueisiin. Tunnistetaan Master Datan rooli tietoalustoilla, raportoinnin sekä toiminnan järjestelmissä. 
      • Keskitetty vai hajautettu MDM-arkkitehtuuri? Tarkastellaan erilaisia arkkitehtuurisia lähestymistapoja ja niiden vaikutuksia tiedon ylläpidon järjestämiseen, integraatioihin, tiedon laatuun, muutoshallintaan ja vaadittuihin järjestelmien ominaisuuksiin. 
      • Integraatiot, tietovirrat ja lähdejärjestelmien roolit: Opitaan määrittelemään, mistä tieto syntyy, missä sitä ylläpidetään, miten sitä jaetaan ja missä sitä hyödynnetään. 
      • MDM-arkkitehtuurin arkkityypit: Opitaan yleisimmät arkkitehtuuriset mallit Master Datan hallintaan. 
      • Esimerkki – Arkkitehtuurikuvauksen muodostaminen tekoälyn avulla: Näytetään, miten tekoälyä voidaan hyödyntää aiempien määrittelytuotosten pohjalta järjestelmä- ja integraatioarkkitehtuurin luonnostelussa. 
      • Ryhmätyö – MDM-arkkitehtuurin hahmottelu: Osallistujat hahmottelevat esimerkkiorganisaatiolle soveltuvaa MDM-arkkitehtuuria. 

      Lounastauko

      MDM-järjestelmäkyvykkyydet ja toiminnallisuuksien määrittely

      add_2 close
      • Mitä kyvykkyyksiä onnistunut MDM-ratkaisu vaatii: Käydään läpi keskeisiä MDM-kyvykkyyksiä, kuten tiedon luonti ja ylläpito, hyväksyntäprosessit, duplikaattien hallinta, laadun mittaus, varmistaminen sekä korjaaminen, tiedon rikastaminen, integraatiot, audit trail ja pääsynhallinta. 
      • Miten liiketoimintatarpeet muutetaan järjestelmätoiminnallisuuksiksi: Opitaan, miten käyttötapauksista, prosesseista, tietomalleista ja vastuista johdetaan järjestelmävaatimuksia ja toiminnallisuuskuvauksia kehitystiimien käyttöön. 
      • MDM-ratkaisun hankinnan ja toteutuksen näkökulmat: Tarkastellaan, miten määrittelytuotokset tukevat järjestelmävalintaa, toimittajakeskusteluja ja kehittämisen suunnittelua. Käydään yleisellä tasolla läpi MDM-markkinan johtavia järjestelmätoimittajia. 
      • Esimerkki – Vaadittujen toiminnallisuuksien tunnistaminen tekoälyn avulla: Näytetään, miten tekoäly voi auttaa tunnistamaan tarvittavia järjestelmäkyvykkyyksiä ja tukemaan määrittelyiden jatkojalostamista toteutusta palveleviksi kuvauksiksi. 
      • Harjoitus – Vaaditut toiminnallisuudet: Osallistujat harjoittelevat tunnistamaan vaadittuja järjestelmätoiminnallisuuksia. 

      Kahvitauko

      Tekoälyavusteinen MDM-määrittelyketju käytännössä

      add_2 close
      • Miten tekoäly voi tukea MDM-määrittelytyön eri vaiheita: Käydään käytännönläheisesti läpi, miten tekoälyä ja agenttimaisia työskentelytapoja voidaan hyödyntää MDM-hankkeen määrittelyssä. Osallistujan ei tarvitse ymmärtää ohjelmointia, vaan painopiste on siinä, miten tekoälyä voidaan hyödyntää MDM-asiantuntijatyön tukena. 
      • Missä tekoäly tuo suurimman hyödyn: Tarkastellaan, missä määrittelytyön vaiheissa tekoäly nopeuttaa työtä eniten: jäsentelyssä, luonnostelussa, vaihtoehtojen muodostamisessa, riippuvuuksien tunnistamisessa, dokumentoinnissa ja laadunvarmistuksen tukemisessa. 
      • Missä ihmisen asiantuntijuutta vaaditaan: Käsitellään, miksi tekoäly ei poista liiketoiminnan, arkkitehtuurin, tietomallinnuksen ja governance-osaamisen tarvetta. Ihmisen tehtävä on tuottaa laadukkaita syötteitä, ohjata työskentelyä, arvioida vaihtoehtoja, priorisoida tarpeita ja validoida tuotokset. 
      • Miten tekoälyä voidaan hyödyntää itse kehitystyössä: Tarkastellaan yleisellä tasolla, miten tekoäly voi tukea myös MDM-ratkaisun toteutusta ja jatkokehitystä. 
      • Demo – Syötteestä MDM-määrittelytuotoksiksi: Kouluttaja näyttää vaihe vaiheelta, miten tekoälyavusteinen työskentelyketju voi muodostaa MDM-hankkeen keskeisiä tuotoksia ja miten niitä tarkastellaan asiantuntijan näkökulmasta. Demo avataan osallistujille niin, että myös ei-tekninen osallistuja ymmärtää ratkaisun logiikan, hyödyt ja rajoitteet.  

      Yhteenveto päivästä

      add_2 close
      • Kertaus päivän opeista: MDM-määrittelyiden kokonaisuus, parhaat käytännöt, arkkitehtuuri, järjestelmäkyvykkyydet ja tekoälyn hyödyntäminen määrittelytyön tukena. 
      • Mitä osallistuja vie mukanaan: Keskustellaan, miten osallistujat aikovat hyödyntää oppimaansa sekä retroillaan koulutuksen risut ja ruusut. 

      Kiitos! Koulutus päättyy

    Kouluttaja.

    Meillä on aina osaavimmat kouluttajat, jotka pitävät sinut pari askelta edellä.

    Tero Laatikainen

    Data-alan yrittäjä, kouluttaja & johtava konsultti

    Tero Laatikainen

    Sinua saattaisi kiinnostaa myös

    ETU 3+ HENGEN RYHMILLE

    Ryhmäliput aina -10 % edullisemmin.

    Onnea! Olet tekemässä oikeaa päätöstä, kun tuot kollegasi myös oppimaan. Ryhmäliput on ostettavissa 3 hengen tiimeistä ylöspäin. Osta ryhmäliput suoraan verkkokaupasta tai kysy tarjousta tai p. 0400 949 099 (Johanna Niittula, Head of Sales).

    Osta liput -10 %
    Kysy tarjousta

    UUTTA: PROFESSIO+

    Tämäkin kuuluu Professio+ -tilaukseen.

    Osallistu tähän – ja moneen muuhun koulutukseen ja tapahtumaan – yhdellä Professio+ -tilauksella. Saat käyttöösi myös verkkokurssit, digisisällöt ja 24/7 apunasi olevan AI Learning Coachin.

    Katso, mitä Professio+ sisältää

    Satoja koulutuksia, mutta ei juuri sitä oikeaa?

    Ei hätää, se oikea löytyy kyllä. Räätälöi koulutuksesta teille sopiva kokonaisuus – Kaipaatko toista ajankohtaa, toteutusmuotoa tai sijaintia? Vai onko mielessäsi tietty aihealue, johon haluatte täsmäkoulutusta?

    Kysy lisätietoja tai tarjousta alta tai varaa suoraan tapaaminen, jossa kartoitetaan juuri teidän tarpeenne.

    Kysy tarjousta
    Varaa tapaaminen

    Koulutusinfo.

    Jäikö jokin muu asia mietityttämään? Vastauksia usein kysyttyihin kysymyksiin löydät täältä.

    Aina 360° osallistumistakuu.

    Vaikka missonamme on tehdä Suomesta maailman osaavin kansa, ulottuu yhteydet aina maailman ympäri.  Toteutetaanpa koulutus etänä verkon välityksellä, paikan päällä tai hybridinä, toteutustapa on muovattu kaikkiin toteutusmuotoihin soveltuvaksi eikä vuorovaikutuksellisuutta ole unohdettu. 

    Mietityttääkö jokin muu koulutukseen liittyen? Ei tekosyitä kouluttautumiselle, taklaamme ne kaikki. 

    Katso usein kysyttyä
    Sini-valko sävyinen ja aurinkoinen kuva toimistorakennuksen avarasta käytävästä Espoon Keilarannassa

    Helppo tulla vaikka veneellä. ⚓️

    Keilaranta 1 A, 02150 Espoo

    Keilaranta 1 Business Park sijaitsee meren rannalla Espoon Keilaniemessä, lähellä Helsingin ydinkeskustaa. Länsimetron pysäkki ja taksiasema ovat kiinteistöä vastapäätä sekä autoille löytyy paljon parkkipaikkoja. Espoolaisille myös purjevene on mahdollinen. 😊

    Saapumisohjeet